连续邮资问题

    

连续邮资问题


    假设某国家发行了n种不同面值的邮票,并且规定每张信封上最多只允许贴m张邮票。连续邮箱问题要求对于给定的n和m,给出邮票面值的最佳设计,在1张信封上贴出从邮资1开始,增量为1的最大连续邮资区间。

        例如当n=5,m=4时,面值为1,3,11,15,32的5种邮票可以贴出邮资的最大连续区间是1到70。


解:

连续邮资问题:
根据题意,要求找到从1开始最大连续区间
在主函数中进行,循环控制要组成的数字(连续区间每一个数字) 
利用回溯统计能够组成这个数字的方案数
如果方案数不为0,则能够组成 ,当为0的时候则不能组成
此时不能组成的数字的前一个数字为当前的最大区间。

回溯过程中,以最大允许贴邮票数量为界限,控制到达解空间
如果此时标记的钱数 tempmoney与要凑成的钱数money相等,则方案数子加;

其中,可以不需要必须 m 张邮票,为构建树结构,不贴邮票以 0 分邮票代替 


#include <stdio.h>

int n,m;
int a[100];
int count;
int temp;
int money;

void dfs(int t)
{
	if(t==m)
	{
		if(temp==money)
			count++;
		return;
	}
	for(int i=0;i<=n;i++)
	{//给贴第t个邮票那个面值
		temp+=a[i];
		if(temp<=money)
			dfs(t+1);
		temp-=a[i];
	}
	
}

int main()
{
	scanf("%d %d",&n,&m);
	a[0]=0;//假设用0分邮票来凑够
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&a[i]);
	}
	money=1;//要凑的钱数 
	while(1)
	{//循环控制直到不能凑出中断循环
		count=0;//方案数
		temp=0;
		dfs(0);
		if(count>0)//方案数不为0能凑成money子加,进行区间下一个数的检验能否凑出 
			money++;
		else//方案数为0,当前数不能凑出,找到最大的能凑出区间中断循环 
			break;
	}
	
	printf("%d\n",money-1);
	return 0;
}


连续邮资问题要求在给定n种不同面值邮票和每信封最多m邮票的条件下,找出邮票面值的最佳设计,以得到从邮资1开始的最大连续邮资区间。回溯法是解决该问题的一种有效方法。 回溯法从根节点出发,按照深度优先策略遍历解空间树,搜索满足约束条件的解。在搜索过程中,需要判断节点对应的部分解是否满足约束条件,是否超出目标函的界,若不满足则进行剪枝操作,跳过以该节点为根的子树搜索,返回上一层节点继续从其他子节点寻找最优解;若满足则进入以该节点为根的子树继续深度优先搜索 [^3]。 对于连续邮资问题,由于邮资要从1开始,所以面值具体值中必然有1。可以建立一个组X[1:n]来从小到大存储具体面值 [^2]。 以下是回溯法解决连续邮资问题的大致步骤: 1. 初始化:确定邮票面值量n和每信封最多邮票m,设置初始的邮票面值组,第一个面值为1。 2. 深度优先搜索:从根节点开始,逐步扩展节点,尝试不同邮票面值组合。 3. 约束条件判断:在扩展节点时,判断当前部分解是否满足约束条件,例如是否能形成连续邮资等。 4. 剪枝操作:若当前节点不满足约束条件或超出目标函的界,进行剪枝,跳过该子树的搜索。 5. 递归搜索:若当前节点满足条件,进入以该节点为根的子树继续搜索。 6. 记录最优解:在搜索过程中,记录能得到的最大连续邮资区间及对应的邮票面值组合。 ### 示例代码(Python 伪代码) ```python # 假设的函,用于计算当前面值组合能得到的最大连续邮资区间 def max_consecutive_postage(values, m): # 实现具体计算逻辑 pass # 回溯法求解连续邮资问题 def backtrack_search(n, m): best_values = [1] + [0] * (n - 1) best_max = 0 values = [1] + [0] * (n - 1) def dfs(index): nonlocal best_values, best_max if index == n: current_max = max_consecutive_postage(values, m) if current_max > best_max: best_max = current_max best_values = values.copy() return # 尝试不同面值 start = values[index - 1] + 1 for next_value in range(start, best_max + 2): values[index] = next_value dfs(index + 1) dfs(1) return best_values, best_max n = 5 m = 4 best_values, best_max = backtrack_search(n, m) print(f"最佳邮票面值组合: {best_values},最大连续邮资区间: 1 到 {best_max}") ```
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